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基于APSO–WLS–SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型

论文摘要

为了较准确预测含瓦斯煤渗透率,有效预防瓦斯安全事故,提出自适应粒子群算法（APSO）优化的加权最小二乘法支持向量机（WLS–SVM）算法。根据对含瓦斯煤渗透率的相关理论及文献研究分析,选取有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为主要特征指标,采用APSO算法对WLS–SVM模型的组合参数（C、σ）寻优,建立APSO–WLS–SVM含瓦斯煤渗透率预测模型。结合现场实测资料中的40组数据作为训练样本,其余10组为预测样本,对该模型进行训练与检验,并将其预测结果与利用PSO–WLS–SVM和WLS–SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:APSO-WLS-SVM模型的预测效果优于另外2个模型,提高了煤体渗透率的预测性能与泛化能力。

论文目录

  • 1 APSO-WLS-SVM理论模型
  •   1.1 WLS-SVM算法
  •   1.2 APSO算法
  •   1.3 APSO-WLS-SVM模型
  • 2 基于APSO-WLS-SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型构建及实例分析
  •   2.1 特征指标的选取
  •   2.2 研究样本数据的确定
  •   2.3 模型建立
  •   2.4 模型训练与预测结果分析
  • 3 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 毛志勇,黄春娟,路世昌,韩榕月

    关键词: 含瓦斯煤,渗透率,自适应粒子群算法,加权最小二乘法支持向量机

    来源: 煤田地质与勘探 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治

    单位: 辽宁工程技术大学系统工程研究所

    基金: 国家自然科学基金项目(70971059)~~

    分类号: TD712

    页码: 66-71+78

    总页数: 7

    文件大小: 901K

    下载量: 141

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/59387128893c6e1a3b132136.html